谷歌 DeepMind 最近聯(lián)合耶魯大學發(fā)布了一款名為 C2S-Scale27B 的全新人工智能系統(tǒng)。該模型以開源的 Gemma 模型系列為基礎，致力于解決復雜的單細胞數(shù)據(jù)分析任務，并在研究中揭示了一條此前未被發(fā)現(xiàn)的癌癥治療新路徑。
C2S-Scale27B 的關鍵突破在于識別出藥物 Silmitasertib（又稱 CX-4945）具有“條件性增效劑”的特性。也就是說，在特定生物學環(huán)境下，這種藥物能夠增強腫瘤細胞對免疫系統(tǒng)的敏感性，使其更容易被機體免疫機制識別并消滅。
據(jù) DeepMind 研究團隊介紹，這一成果為利用AI推動生物學前沿探索提供了可復制的范式。他們指出：“通過遵循規(guī)模擴展規(guī)律，并開發(fā)如 C2S-Scale27B 這樣的大規(guī)模模型，我們有能力構建出足夠精準的細胞行為預測工具，從而實現(xiàn)高通量虛擬藥物篩選、挖掘依賴情境的生物現(xiàn)象，并提出基于機制的科學假說?！?/p>
在AI模型完成預測后，研究人員使用人類神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤細胞模型開展了體外實驗，成功驗證了該藥物的協(xié)同效應。在此之前，C2S-Scale 系列模型已對超過4000種化合物在兩種不同免疫微環(huán)境下的作用進行了模擬分析。
以上就是DeepMind 攜手耶魯大學發(fā)布 C2S-Scale27B 模型的詳細內(nèi)容，更多請關注php中文網(wǎng)其它相關文章！
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